解决nvcc –version和nvidia-smi显示的CUDA Version不一致问题

一、版本不同的原因

CUDA有两种API，一个是驱动API（Driver Version），依赖NVIDIA驱动，由nvidia-smi查看，另一个是运行API（Runtime Version）是软件运行所需要的，一般驱动API版本>=运行API版本即可。

驱动API的依赖文件由GPU driver installer安装，nvidia-smi属于这一类API；

运行API的依赖文件由CUDA Toolkit installer安装。

参考链接：https://codeantenna.com/a/5eVVAE9Q27

二、CUDA和CUDNN

1、什么是CUDA

        CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

2、什么是CUDNN

        NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。

三、window查看CUDA和CUDNN版本

1、查看 CUDA 版本

在命令行中执行：

nvcc –version

或者进入 CUDA 的安装目录查看：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

2、查看 cuDNN 版本

进入 CUDA 的安装目录查看文件 cudnn_version.h ：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include\cudnn_version.h

如下所示，cuDNN 版本为 8.1.1 :

3、查看python版本

查看python所在位置  where python

直接在命令行输入python就可以看到版本

 4、查看tensorflow版本

pip list